hgzero/claude/MEETING-AI-TEST-GUIDE.md
Minseo-Jo 143721d106 feat: Meeting Service AI 통합 개발
 구현 완료
- AI Python Service (FastAPI, Claude API, 8087 포트)
  - POST /api/v1/transcripts/consolidate
  - 참석자별 회의록 → AI 통합 분석
  - 키워드/안건별 요약/Todo 추출

- Meeting Service AI 통합
  - EndMeetingService (@Primary)
  - AIServiceClient (RestTemplate, 30초 timeout)
  - AI 분석 결과 저장 (meeting_analysis, todos)
  - 회의 상태 COMPLETED 처리

- DTO 구조 (간소화)
  - ConsolidateRequest/Response
  - MeetingEndDTO
  - Todo 제목만 포함 (담당자/마감일 제거)

📝 기술스택
- Python: FastAPI, anthropic 0.71.0, psycopg2
- Java: Spring Boot, RestTemplate
- Claude: claude-3-5-sonnet-20241022

🔧 주요 이슈 해결
- 포트 충돌: 8086(feature/stt-ai) → 8087(feat/meeting-ai)
- Bean 충돌: @Primary 추가
- YAML 문법: ai.service.url 구조 수정
- anthropic 라이브러리 업그레이드

📚 테스트 가이드 및 스크립트 작성
- claude/MEETING-AI-TEST-GUIDE.md
- test-meeting-ai.sh

🤖 Generated with Claude Code
Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
2025-10-28 16:42:09 +09:00

393 lines
8.8 KiB
Markdown

# Meeting AI 통합 실행 및 테스트 가이드
작성일: 2025-10-28
작성자: 이동욱 (Backend Developer)
## 📋 목차
1. [사전 준비](#사전-준비)
2. [AI Python Service 실행](#ai-python-service-실행)
3. [Meeting Service 실행](#meeting-service-실행)
4. [통합 테스트](#통합-테스트)
5. [트러블슈팅](#트러블슈팅)
---
## 사전 준비
### 1. 포트 확인
```bash
# 포트 사용 확인
lsof -i :8082 # Meeting Service
lsof -i :8087 # AI Python Service
```
### 2. 데이터베이스 확인
```sql
-- PostgreSQL 연결 확인
psql -h 4.230.48.72 -U hgzerouser -d meetingdb
-- 필요한 테이블 확인
\dt meeting_analysis
\dt todos
\dt meetings
\dt agenda_sections
```
### 3. Redis 확인
```bash
# Redis 연결 테스트
redis-cli -h 20.249.177.114 -p 6379 -a Hi5Jessica! ping
```
---
## AI Python Service 실행
### 1. 디렉토리 이동
```bash
cd /Users/jominseo/HGZero/ai-python
```
### 2. 환경 변수 확인
```bash
# .env 파일 확인 (없으면 .env.example에서 복사)
cat .env
# 필수 환경 변수:
# - PORT=8087
# - CLAUDE_API_KEY=sk-ant-api03-...
# - REDIS_HOST=20.249.177.114
# - REDIS_PORT=6379
```
### 3. 의존성 설치
```bash
# Python 가상환경 활성화 (선택사항)
source venv/bin/activate # 또는 python3 -m venv venv
# 의존성 설치
pip install -r requirements.txt
```
### 4. 서비스 실행
```bash
# 방법 1: 직접 실행
python3 main.py
# 방법 2: uvicorn으로 실행
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8087 --reload
# 방법 3: 백그라운드 실행
nohup python3 main.py > logs/ai-python.log 2>&1 & echo "Started AI Python Service with PID: $!"
```
### 5. 상태 확인
```bash
# Health Check
curl http://localhost:8087/health
# 기대 응답:
# {"status":"healthy","service":"AI Service (Python)"}
# API 문서 확인
open http://localhost:8087/docs
```
---
## Meeting Service 실행
### 1. 디렉토리 이동
```bash
cd /Users/jominseo/HGZero
```
### 2. 빌드
```bash
# Java 21 사용
export JAVA_HOME=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk-21.jdk/Contents/Home
# 빌드
./gradlew :meeting:clean :meeting:build -x test
```
### 3. 실행
```bash
# 방법 1: Gradle로 실행
./gradlew :meeting:bootRun
# 방법 2: JAR 실행
java -jar meeting/build/libs/meeting-0.0.1-SNAPSHOT.jar
# 방법 3: IntelliJ 실행 프로파일 사용
python3 tools/run-intellij-service-profile.py meeting
```
### 4. 상태 확인
```bash
# Health Check
curl http://localhost:8082/actuator/health
# Swagger UI
open http://localhost:8082/swagger-ui.html
```
---
## 통합 테스트
### 테스트 시나리오
#### 1. 회의 생성 (사전 작업)
```bash
curl -X POST http://localhost:8082/api/meetings \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-User-Id: user123" \
-H "X-User-Name: 홍길동" \
-H "X-User-Email: hong@example.com" \
-d '{
"title": "AI 통합 테스트 회의",
"purpose": "Meeting AI 기능 테스트",
"scheduledAt": "2025-10-28T14:00:00",
"endTime": "2025-10-28T15:00:00",
"location": "회의실 A",
"participantIds": ["user123", "user456"]
}'
```
응답에서 `meetingId` 저장
#### 2. 회의 시작
```bash
MEETING_ID="위에서 받은 meetingId"
curl -X POST http://localhost:8082/api/meetings/${MEETING_ID}/start \
-H "X-User-Id: user123" \
-H "X-User-Name: 홍길동" \
-H "X-User-Email: hong@example.com"
```
#### 3. 안건 섹션 생성 (테스트 데이터)
```sql
-- PostgreSQL에서 직접 실행
INSERT INTO agenda_sections (
id, minutes_id, meeting_id, agenda_number, agenda_title,
ai_summary_short, discussions,
decisions, pending_items, opinions, todos,
created_at, updated_at
) VALUES (
'agenda-001', 'minutes-001', '위의_meetingId', 1, '신제품 기획',
NULL,
'타겟 고객층을 20-30대로 설정하고 UI/UX 개선에 집중하기로 논의했습니다.',
'["타겟 고객: 20-30대 직장인", "UI/UX 개선 최우선"]'::json,
'["가격 정책 추가 검토 필요"]'::json,
'[]'::json,
'[]'::json,
NOW(), NOW()
),
(
'agenda-002', 'minutes-001', '위의_meetingId', 2, '마케팅 전략',
NULL,
'SNS 마케팅과 인플루언서 협업을 통한 브랜드 인지도 제고 방안을 논의했습니다.',
'["SNS 광고 집행", "인플루언서 3명과 계약"]'::json,
'["예산 승인 대기"]'::json,
'[]'::json,
'[]'::json,
NOW(), NOW()
);
```
#### 4. **핵심 테스트: 회의 종료 API 호출**
```bash
curl -X POST http://localhost:8082/api/meetings/${MEETING_ID}/end \
-H "X-User-Id: user123" \
-H "X-User-Name: 홍길동" \
-H "X-User-Email: hong@example.com" \
-v
```
**기대 응답:**
```json
{
"success": true,
"data": {
"title": "AI 통합 테스트 회의",
"participantCount": 2,
"durationMinutes": 60,
"agendaCount": 2,
"todoCount": 5,
"keywords": ["신제품", "UI/UX", "마케팅", "SNS", "인플루언서"],
"agendaSummaries": [
{
"title": "안건 1: 신제품 기획",
"aiSummaryShort": "타겟 고객 설정 및 UI/UX 개선 방향 논의",
"details": {
"discussion": "타겟 고객층을 20-30대로 설정...",
"decisions": ["타겟 고객: 20-30대 직장인", "UI/UX 개선 최우선"],
"pending": ["가격 정책 추가 검토 필요"]
},
"todos": [
{"title": "시장 조사 보고서 작성"},
{"title": "UI/UX 개선안 프로토타입 제작"}
]
},
{
"title": "안건 2: 마케팅 전략",
"aiSummaryShort": "SNS 마케팅 및 인플루언서 협업 계획",
"details": {
"discussion": "SNS 마케팅과 인플루언서 협업...",
"decisions": ["SNS 광고 집행", "인플루언서 3명과 계약"],
"pending": ["예산 승인 대기"]
},
"todos": [
{"title": "인플루언서 계약서 작성"},
{"title": "SNS 광고 컨텐츠 제작"},
{"title": "예산안 제출"}
]
}
]
}
}
```
#### 5. 결과 확인
**데이터베이스 확인:**
```sql
-- 회의 상태 확인
SELECT meeting_id, title, status, ended_at
FROM meetings
WHERE meeting_id = '위의_meetingId';
-- 기대: status = 'COMPLETED'
-- AI 분석 결과 확인
SELECT analysis_id, meeting_id, keywords, status, completed_at
FROM meeting_analysis
WHERE meeting_id = '위의_meetingId';
-- Todo 확인
SELECT todo_id, title, status
FROM todos
WHERE meeting_id = '위의_meetingId';
-- 기대: 5개의 Todo 생성
```
**로그 확인:**
```bash
# AI Python Service 로그
tail -f logs/ai-python.log
# Meeting Service 로그
tail -f meeting/logs/meeting-service.log
```
---
## 트러블슈팅
### 1. AI Python Service 연결 실패
```
에러: Connection refused (8087)
해결:
1. AI Python Service가 실행 중인지 확인
ps aux | grep python | grep main.py
2. 포트 확인
lsof -i :8087
3. 로그 확인
tail -f logs/ai-python.log
```
### 2. Claude API 오류
```
에러: Invalid API key
해결:
1. .env 파일의 CLAUDE_API_KEY 확인
2. API 키 유효성 확인
curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
-H "x-api-key: $CLAUDE_API_KEY" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01"
```
### 3. 데이터베이스 연결 실패
```
에러: Connection to 4.230.48.72:5432 refused
해결:
1. PostgreSQL 서버 상태 확인
2. 방화벽 규칙 확인
3. application.yml의 DB 설정 확인
```
### 4. 타임아웃 오류
```
에러: Read timeout (30초)
해결:
1. application.yml에서 타임아웃 증가
ai.service.timeout=60000
2. Claude API 응답 시간 확인
3. 네트워크 상태 확인
```
### 5. 안건 데이터 없음
```
에러: No agenda sections found
해결:
1. agenda_sections 테이블에 데이터 확인
SELECT * FROM agenda_sections WHERE meeting_id = '해당ID';
2. 테스트 데이터 삽입 (위 SQL 참조)
```
---
## 성능 측정
### 응답 시간 측정
```bash
# 회의 종료 API 응답 시간
time curl -X POST http://localhost:8082/api/meetings/${MEETING_ID}/end \
-H "X-User-Id: user123" \
-H "X-User-Name: 홍길동" \
-H "X-User-Email: hong@example.com"
# 기대 시간: 5-15초 (Claude API 호출 포함)
```
### 동시성 테스트
```bash
# Apache Bench로 부하 테스트 (선택사항)
ab -n 10 -c 2 -H "X-User-Id: user123" \
http://localhost:8087/health
```
---
## 체크리스트
- [ ] AI Python Service 실행 (8087)
- [ ] Meeting Service 실행 (8082)
- [ ] 데이터베이스 연결 확인
- [ ] Redis 연결 확인
- [ ] 회의 생성 API 성공
- [ ] 회의 시작 API 성공
- [ ] 안건 데이터 삽입
- [ ] **회의 종료 API 성공**
- [ ] AI 분석 결과 저장 확인
- [ ] Todo 자동 생성 확인
- [ ] 회의 상태 COMPLETED 확인
---
## 참고 링크
- AI Python Service: http://localhost:8087/docs
- Meeting Service Swagger: http://localhost:8082/swagger-ui.html
- Claude API 문서: https://docs.anthropic.com/claude/reference